米Google傘下のAI企業Google DeepMindは6月7日（現地時間）、アルゴリズムを開発するAI「AlphaDev」が、人間が考えたものより高速なソートアルゴリズムを発見したと発表した。 ソートアルゴリズムは、入力されたデータを一定のルールに基づいて並べ替えるもの。ネット検索結果の並べ替えやランキング制作などIT技術の根幹を担う技術の一つ。今回AlphaDevが考案したアルゴリズムは既存のものに比べて、少量のデータなら最大70％、数十万規模の大量のデータなら約1.7％速く処理できた。 DeepMindはAlphaDevに新しいアルゴリズムを発見させるため、ソートの作業を「組み立てゲーム」としてプレイさせた。「正確にソートできる」「既存のアルゴリズムより高速である」という2点を満たせばクリアとした。 関連記事 OpenAIやDeepMindのCEOやトップ研究者ら、「AIによる人
最強将棋AIが新境地へ、DeepMindのAI「AlphaTensor」が50年以上停滞していた行列乗算アルゴリズムの改良に成功
囲碁世界チャンピオンを打ち負かしたDeepMind製のAI「AlphaGo」は度重なる機能強化によってチェスや将棋などあらゆるボードゲームへの対応を果たしました。新たに、AlphaGoの系譜を受け継ぐAI「AlphaTensor」が「行列の積を計算する最適な方法を求めるゲーム」に挑み、行列の積を計算する未発見のアルゴリズムを導き出すことに成功しました。 Discovering faster matrix multiplication algorithms with reinforcement learning | Nature https://doi.org/10.1038/s41586-022-05172-4 Discovering novel algorithms with AlphaTensor https://www.deepmind.com/blog/discovering-no
新たな数学の定理の発見や、未証明の予想の解決にAIが役立つ──そんな研究結果を、囲碁AI「AlphaGo」などで知られる英DeepMindが発表した。順列に関する新しい定理を発見した他、ひもの結び目を数学的に研究する「結び目理論」についても、異なる数学の分野をつなぐ、予想していなかった関係性を見つけたという。 DeepMindは、豪シドニー大学と英オックスフォード大学の数学者とともに数学研究を支援するための機械学習フレームワークを構築。これまでも数学者は、研究対象を調べるためにコンピュータを使い、さまざまなパターンを生成することで発見に役立ててきたが、そのパターンの意義は数学者自身が考察してきた。しかし、研究対象によっては何千もの次元があることから、人間による考察も限界があった。 今回開発したアルゴリズムは、こうしたパターンを検索する他、教師あり学習を基にその意味を理解しようと試みるという
by Dick Thomas Johnson 画像生成AIが人間を差し置いて絵画コンテストで優勝するなどAIが近年目覚ましい進歩を遂げる中、査読付の専門誌であるAI Magazineに、将来的に超知能AIが現れて人類に対する脅威となる可能性は高いと結論付ける論文が掲載されました。 Advanced artificial agents intervene in the provision of reward - Cohen - 2022 - AI Magazine - Wiley Online Library https://doi.org/10.1002/aaai.12064 Google Deepmind Scientist Warns AI Existential Catastrophe "Not Just Possible, But Likely" | IFLScience http
DeepMindのAI｢AlphaCode｣が人間のプログラマーと互角になってきた2022.12.23 20:0020,014 Mack DeGeurin - Gizmodo US ［原文］ （ 禿頭帽子屋/Word Connection JAPAN ） 人工知能（AI）に秘められた能力の段階的な発達をたどるという話になると、なぜかチェスや囲碁といった昔ながらのボードゲームが持ち出されがちです。その例は挙げればきりがないほどで、つい最近にも、戦略ゲーム｢ディプロマシー｣をプレイできるAIが話題になりました。しかし、こうした事例で示されるのは、あくまでもAIが現実世界の問題を解く能力の範囲に限られます。 これよりずっといい｢力試し｣になりそうなのが、AIと人間をプログラミングのコンテストで競わせることです。Alphabet傘下のDeepMindが保有するAIモデルAlphaCodeが、実際に
Gemini - Google DeepMind
The Gemini ecosystem represents Google's most capable AI.Our Gemini models are built from the ground up for multimodality — reasoning seamlessly across text, images, audio, video, and code.Latest updates
DeepMindが競技プログラミングレベルのプログラミングが可能な人工知能(AI)の「AlphaCode」を発表しました。AlphaCodeのほかにも自動でプログラミングが可能なAIは存在しますが、AlphaCodeは414億ものパラメーターを保持した特に精度の高いAIに仕上がっているとのことです。 Competitive programming with AlphaCode | DeepMind https://deepmind.com/blog/article/Competitive-programming-with-AlphaCode Competition-Level Code Generation with AlphaCode (PDF)https://storage.googleapis.com/deepmind-media/AlphaCode/competition_leve
巨額赤字のグーグル系AI企業DeepMind、年間「600億円」を燃焼中 | Forbes JAPAN 公式サイト（フォーブス ジャパン）
2014年にグーグルが買収した英国の人工知能（AI）開発企業が、「ディープマインド（DeepMind）」だ。グーグルは買収にあたり、6億ドル（約674億円）を投じたとされるが、ディープマインドは赤字を生み出し続けている。 英国の企業データベースCompanies Houseの開示資料で、ディープマインドの2018年の損失額が5億7000万ドル（約605億円）まで拡大したことが明らかになった。同社は2017年に3億6800万ドルの損失を計上していた。 ディープマインド創業者のデミス・ハサビスは、幼少期からチェスの神童と呼ばれた人物で、2005年にケンブリッジ大学の博士課程へ進み、脳神経科学の研究をスタートした。その後、2011年にディープマインドを設立した。 同社は給与の高い研究員やデータサイエンティストを数百名規模で採用しつつも、赤字幅を拡大させている。ディープマインドの現在の親会社のアル
GoogleのDeepMindが囲碁のルールを自ら学習することでAlphaZeroを凌駕する強化学習手法「Muzero」を提案。
3つの要点 ✔️その１ DeepMindからAlphaZeroの進化版「MuZero」が登場 ✔️その２ モデルベース強化学習によりルールを与えなくてもAlphaZeroに勝利 ✔️その３ 囲碁・チェス・将棋に加えてAtariでも同一モデルで最高性能を達成 続きを読むには (3155文字画像6枚) AI-SCHOLARに 登録いただく必要があります。 1分で無料で簡単登録する または ログイン
「核融合を制御できるAI」をDeepMindが開発
by Eye Steel Film 世界最大の核融合炉「ITER」の建設が進むなど、核融合は未来のエネルギー源として大きく期待されています。ITERに代表されるトカマク型核融合炉は強力な磁気で超高温のプラズマを閉じ込める仕組みとなっており、臨機応変に核融合炉の磁気を調整する必要があります。Googleの姉妹企業で人工知能(AI)開発を行うDeepMindが、トレーニングを重ねたAIによってトカマク型核融合炉の磁気制御を行うことに成功したと発表しました。 Magnetic control of tokamak plasmas through deep reinforcement learning | Nature https://www.nature.com/articles/s41586-021-04301-9 Latest success from Google’s AI group:
わずか1分で10日間の天気を予測可能なAI「GraphCast」をGoogle DeepMindが発表、スパコンで数時間かけた予測より高精度
Google DeepMindが気象予測AI「GraphCast」を発表しました。10日間の天気を予測する場合、従来の気象予測システムではスーパーコンピューターを数時間稼働させる必要がありましたが、GraphCastでは1台のマシンを1分稼働させるだけで従来の予測システムを超える精度での予測が可能とアピールされています。 Learning skillful medium-range global weather forecasting | Science https://www.science.org/doi/10.1126/science.adi2336 GraphCast: AI model for faster and more accurate global weather forecasting - Google DeepMind https://deepmind.google/
AIに取り組む著名研究者、エンジニア、CEOなどのグループが5月30日（米国時間）、AIによる人類絶滅の危機について、新たな警告を発した。 「Statement on AI Risk」（AIリスクに関する声明）に署名したのだ。広く受け入れられるよう簡潔にまとめられたこの声明は、「Mitigating the risk of extinction from AI should be a global priority alongside other societal-scale risks such as pandemics and nuclear war.」（AIによる絶滅のリスクを軽減することは、パンデミックや核戦争などの他の社会的規模のリスクと並んで世界的な優先事項とすべきだ）というものだ。 この声明は、サンフランシスコに拠点を置く非営利団体Center for AI Safety（C
人間と同レベルでプログラミングができるAI「AlphaCode」、DeepMindが開発 - fabcross for エンジニア
DeepMind Technologiesは、コード生成人工知能（AI）の「AlphaCode」を開発。 AlphaCodeはプログラミングコンテストでほぼ中央値となる成績を収め、人間と同レベルのコーディングスキルを持つことを示した。2022年2月2日の公式ブログで発表されていたが、このたび12月8日に、AlphaCodeについての論文が『Science』に掲載され、表紙を飾った。 DeepMindはAIを開発している企業だ。2015年には、同社の囲碁プログラム「AlphaGo」がAIとして初めて人間のプロ囲碁棋士を破り話題となった。 AlphaCodeは競技プログラミング向けに作られたシステムだ。競技プログラミングでは、批判的思考、論理、アルゴリズム、コーディング、自然言語理解を組み合わせて、予期せぬ問題に対する解決策を創出することが必要となる。予期せぬ問題に解決策を見出すのは、従来の機
Google DeepMindのAI気象予測モデル「GraphCast」、従来予報を大きく上回る性能との研究結果
Google DeepMindのAI気象予測モデル「GraphCast」、従来予報を大きく上回る性能との研究結果 Google DeepMindは、「Graph Neural Network」（GNN）採用の気象AIモデル「GraphCast」をオープンソースで公開した。欧州中期天気予報センターのデータでトレーニングされており、向こう10日間の気象予測を約1分で生成する。 米Google DeepMindは11月14日（現地時間）、「前例のない精度で中期天気予報を行うことができる」と謳う気象AIモデル「GraphCast」を発表した。 同日に科学雑誌「Science」に掲載された論文によると、世界の気象状況を最大10日前まで予測する場合、GraphCastは気象シミュレーションシステム「欧州中期天気予報センター」（ECMWF）の「高解像度予報」（HRES）より正確かつ迅速だったという。 異
DeepMindが人間レベルにかなり近づいたAI「Gato」を構築、ゲームプレイ・チャット・ロボットアーム操作などが可能
囲碁世界チャンピオンを負かし引退に追い込んだ囲碁AI「AlphaGo」などで知られるDeepMindが、テキスト出力の領域を超えた単一の汎化エージェントだという「Gato」を構築しました。Gatoは文脈に基づき、テキストを出力するか、関節を動かすか、あるいはボタンを押下するかといった動作を決定できるとのことです。 A Generalist Agent https://www.deepmind.com/publications/a-generalist-agent DeepMind’s new AI can perform over 600 tasks, from playing games to controlling robots | TechCrunch https://techcrunch.com/2022/05/13/deepminds-new-ai-can-perform-ove
Googleの人工知能関連企業「Google DeepMind」が2023年11月16日、音楽生成に特化したAIモデル「Lyria」と、Lyriaを用いて音楽制作が可能な2つのツールセット「Dream Track」「Music AI Tools」を発表しました。 Transforming the future of music creation - Google DeepMind https://deepmind.google/discover/blog/transforming-the-future-of-music-creation/ An early look our AI Music experiment - YouTube Blog https://blog.youtube/inside-youtube/ai-and-music-experiment/ DeepMind and
Google DeepMindが数学オリンピックレベルの幾何学問題を解けるAI「AlphaGeometry」を発表、人間の金メダリストに近い性能を発揮
Google DeepMindが、国際数学オリンピックレベルの複雑な幾何学問題を解決できるAI「AlphaGeometry」を発表しました。AlphaGeometryは、実際に国際数学オリンピックで出題された幾何学問題30問を制限時間以内に25問解いたとのことです。 Solving olympiad geometry without human demonstrations | Nature https://www.nature.com/articles/s41586-023-06747-5 AlphaGeometry: An Olympiad-level AI system for geometry - Google DeepMind https://deepmind.google/discover/blog/alphageometry-an-olympiad-level-ai-syst
囲碁AI「AlphaGo」などで知られる英DeepMindは2月2日（英国時間）、同社のプログラミングAI「AlphaCode」が、競技プログラミングコンテストで参加者の上位54％以内に食い込む成績を収めたと発表した。 AlphaCodeはGitHub上のデータと競技プログラミングコンテストの問題・回答を学習。ロシアの競技プログラミングコンテスト「Codeforces」で使われた10回分の問題を解かせたところ、参加者成績の中央値ほぼ同等のスコアを出した。プログラミングAIがコンテストで人間と渡り合えるレベルに達したのは初という。 競技プログラミングは、与えられたプログラミング課題をいかに早く解決するかを競う競技。プログラミングのテクニックに加え、問題に適したアルゴリズムを選び取り、迅速に解決へ導く思考力が必要になる。 CodeforcesはAlphaCodeの成績について、優勝には程遠いと
Google DeepMindがサッカー戦術AI「TacticAI」をプレミアリーグの強豪リヴァプールと共同開発、コーナーキックにおける得点のチャンスを増加させたり失点の確率を減らしたりすることが可能
サッカー日本代表の遠藤航選手が所属するイングランドの名門サッカークラブ・リヴァプールは、サッカーにおけるデータ活用を積極的に行っているクラブとしても知られています。そんなリヴァプールとGoogleのAI開発部門であるGoogle DeepMindが協力し、サッカー戦術AIの「TacticAI」を開発しました。TacticAIはGoogleとリヴァプールの複数年にわたる協力関係の一環として開発されたもので、「コーナーキックについてアドバイスできる完全なAIシステム」としてアピールされています。 TacticAI: an AI assistant for football tactics - Google DeepMind https://deepmind.google/discover/blog/tacticai-ai-assistant-for-football-tactics/ Deep
米Googleの親会社であるAlphabetは、AIを使った創薬事業を手掛ける新会社「Isomorphic Labs」を設立すると発表。CEOは、タンパク質の立体構造解析AI「AlphaFold」などを開発した英DeepMindの創業者のデミス・ハサビス代表が兼務する。 米Googleの親会社である米Alphabetは11月4日（現地時間）、AIを使った創薬事業を手掛ける新会社「Isomorphic Labs」を設立すると発表した。CEOは、遺伝子情報からタンパク質の立体構造を解析するAI「AlphaFold」や、囲碁AI「AlphaGo」を開発したAlphabet傘下の英DeepMind創業者、デミス・ハサビス代表が兼務する。 デミス代表はブログで、「DeepMindは10年以上にわたり、AIの最先端を切り開いてきた。その技術や手法は、科学的発見など現実世界の問題に適用できるほど強力で洗
Alphabet傘下のAI研究所DeepMindが開発するチャットボット「Sparrow」は、市場投入時には、ChatGPTより優れた製品になる可能性がある。Sparrowは、証拠となる出典を示し、嘘やなりすましのようなリスクを抑制する工夫をしている。 DeepMindのデミス・ハサビスCEOが、米TIME誌のインタビューの中でChatGPTの対抗馬となるチャットボット「Sparrow」を開発中であることを明かした。DeepMindはSparrowのプライベートベータ版を2023年中にリリースする予定だ。 チャットボットは通常、インターネットからかき集めたテキストで訓練した大規模言語モデル（LLM）によって動いている。これらのモデルは、少なくとも表面上は一貫性があり文法的に正しい文章の段落を生成することができ、ユーザーからの質問やプロンプトに応答することができる。 Sparrowの特徴的な
ChatGPTに同じ言葉を連呼させると、壊れて学習データ(個人情報入り)を吐き出す？Google DeepMind研究者らのチームが論文発表 | テクノエッジ TechnoEdge
同様のプロンプトを使って出てきた情報としてはほかにも、研究論文やCNNほかのニュースサイトの記事断片、Wikipediaのページに記された文章、詩の断片、Bitcoinアドレス、ファックス番号、だれかの名前、誕生日、ソーシャルメディアのハンドルネーム、デートサイトからとみられる露骨なコンテンツ、著作権のある研究論文の断片などがありました。 LLMはチャットボットやテキスト画像生成AIなど、テクノロジー界隈をこの1年半ほど賑わせている生成AIの基盤技術です。その深層学習アルゴリズムは、膨大な量のデータに基づいてトレーニングされていますが、その膨大な量のデータセットは一般に、公共のインターネットから収集されることが多いと言われています。しかし、OpenAIのLLMはクローズドソースであるため、どのようなデータセットを用いてトレーニングしてきたのかは、ほとんど知られていませんでした。 研究者は、
最近では、深層学習を使った人工知能（AI）のブレークスルーについてのニュースを頻繁に見かけるようになった。しかし、Alphabet傘下のDeepMindが発表した最新の成果のすごさは分かりにくい。この研究の成果を一言で要約するとすれば、「多くのタスクでそれなり仕事ができるAI」を作ったということになるだろう。 「Gato」と名付けられた最近発表されたDeepMindのプログラムは、いわゆるマルチモーダルなAIで、テレビゲームをプレイしたり、チャットをしたり、文章を書いたり、写真にキャプションを付けたり、ブロックを積み上げるロボットアームを制御したりすることができる。Gatoは、1つのニューラルネットワークで複数の種類のデータを扱い、複数の種類のタスクを実行する能力を持っている。 プレプリントの論文を発表するサーバー「Arxiv」に投稿された「A Generalist Agent」と題する論
DeepMind・OpenAI・Anthropicの設立の経緯について、AIのリスクを最も恐れていた人々は自分たちがトップになるべきだと決心し構築するまで
AlphaGoやAlphaZeroを開発したDeepMind、GPT-4やChatGPTなどを開発したOpenAI、チャットボットAIのClaudeを開発するAnthropicという3つのAI組織がどういう経緯で設立したのかについて、The New York Timesがまとめています。 How Elon Musk and Larry Page’s AI Debate Led to OpenAI and an Industry Boom - The New York Times https://www.nytimes.com/2023/12/03/technology/ai-openai-musk-page-altman.html ・目次 ◆イーロン・マスクとラリー・ペイジの議論 ◆DeepMindの誕生 ◆DeepMindがGoogleに買収されるまで ◆OpenAIの設立とマスク氏の離
DeepMindが深層強化学習を利用してアルゴリズムを改善するAI「AlphaDev」を発表、すでにソートアルゴリズムやハッシュ関数の高速化に成功
AlphaGoの開発元として有名なGoogle DeepMind社が深層強化学習を応用してさまざまなコンピューティングアルゴリズムを改善するAI「AlphaDev」を発表しました。同時に、AlphaDevを利用してソートアルゴリズムを高速化できたという論文がNatureに掲載されています。 AlphaDev discovers faster sorting algorithms https://www.deepmind.com/blog/alphadev-discovers-faster-sorting-algorithms Faster sorting algorithms discovered using deep reinforcement learning | Nature https://doi.org/10.1038/s41586-023-06004-9 ソートアルゴリズムとは
米Alphabet傘下のGoogleは4月20日（現地時間）、2014年に買収し、現在はAlphabet傘下の英DeepMindとGoogle Brain Teamを統合し、Google傘下のGoogle DeepMindという企業にすると発表した。 CEOは、現在DeepMindのCEOを務めるデミス・ハサビス氏。Google Brainの責任者、ジェフ・ディーン氏はGoogleのチーフサイエンティストに昇格し、Google ResearchとGoogle DeepMindのチーフサイエンティストを兼任する。ディーン氏はAlphabetおよびGoogleのCEO、スンダー・ピチャイ氏の直属になる。 Google Researchは今後もアルゴリズムやプライバシー、量子コンピューティング、ヘルスケア、責任あるAIなどの分野への取り組みを続ける。 ピチャイ氏は、新ユニットが「AIの進歩を大幅
米Google傘下のGoogle DeepMindは12月14日（現地時間）、LLM（大規模言語モデル）とLLMによる幻覚（ハルシネーション）を防止する“評価器”を組み合わせた新たなシステム「FunSearch」を発表した。長年解決不可能な数学問題とされてきた「Cap set問題」を解き、実社会でも役立つ「ビンパッキング問題」のための効果的なアルゴリズムを発見したという。 FunSearch（funは「楽しい」ではなく、「関数」に由来する）は、GoogleのLLM「PaLM 2」をコンピュータコードで微調整したバージョンの「Codey」を使っている。LLMは不正確な情報を幻覚させることが分かっているため、LLMの出力から不正確だったり無意味だったりする部分を拒否する“評価器”アルゴリズムを組み合わせているという。 FunSearchはLLMと評価器による出力と評価を反復させていくことで、自
Google DeepMindがAIツールを使って220万種類の新しい結晶構造を発見、これまで発見されてきた数の45倍以上
GoogleのAI研究部門であるGoogle DeepMindが、「GNoME」と呼ばれるAIツールを使って理論的には安定しているものの実験的には実現されていない新しい結晶構造を220万種類も発見しました。220万種類という数字は、これまで発見された結晶構造の45倍以上にもおよびます。 Scaling deep learning for materials discovery | Nature https://www.nature.com/articles/s41586-023-06735-9 Millions of new materials discovered with deep learning - Google DeepMind https://deepmind.google/discover/blog/millions-of-new-materials-discovered-w
Google傘下のDeepMindがゲームのルールを教えられなくても勝ち方を勝手に学習していくAI「MuZero」を発表
人工知能企業の「DeepMind」が、新たに「ルールの知識がゼロでも囲碁・将棋・チェス・Atariの勝ち方を自分で学んでいくことができるAI」を発表しました。「MuZero」と名付けられたAIは、「自分で考えるAI」への大きな一歩だとみられています。 Mastering Atari, Go, chess and shogi by planning with a learned model | Nature https://www.nature.com/articles/s41586-020-03051-4 MuZero: Mastering Go, chess, shogi and Atari without rules | DeepMind https://deepmind.com/blog/article/muzero-mastering-go-chess-shogi-and-atar
Google DeepMindによる「AIを使って220万種類の新しい結晶構造を発見した」という主張に研究者が異議を唱える
GoogleのAI研究部門であるGoogle DeepMindは、「GNoME」と呼ばれるAIツールを使って、「理論的には安定しているものの実験的には実現されていない新しい結晶構造」を220万種発見したことを発表しました。しかし、複数の研究者がGoogle DeepMindの発表した新しい結晶構造を分析した上で、「既知の物質を過度に拡大解釈したものがほとんどで、驚くほど新しいと言える化合物では含まれていない」と反論しています。 Artificial Intelligence Driving Materials Discovery? Perspective on the Article: Scaling Deep Learning for Materials Discovery | Chemistry of Materials https://pubs.acs.org/doi/10.1021
DeepMindの研究者らが有効性を検証した、LLMに自ら高品質な訓練データを生成させる「自己学習」 | AIDB
DeepMindの研究チームは、現在の大規模言語モデル（LLM）は人間によって生成されたデータに過度に依存しており、LLMの発展にとって望ましい状況ではないと考えました。 この問題に対処するために、彼らはLLMが自律的に高品質な訓練データを生成し、データセットを自ら拡充する「自己学習」アプローチの有効性を検証しました。 実施された実験では、自己生成データによって、数学やコード生成の分野におけるLLMの能力が顕著に向上したことが確認されました。 本記事では、研究内容を詳しく見ていきます。 参照論文情報 タイトル：Beyond Human Data: Scaling Self-Training for Problem-Solving with Language Models 著者：Avi Singh et al.（多数） 所属：Google DeepMind URL：https://doi.o
米Google傘下のGoogle DeepMindのデミス・ハサビスCEOが、“次世代基盤モデル”の「Gemini」について、6月26日付の米Wiredのインタビューで語った。記事のタイトルは「次のアルゴリズムはChatGPTを超えると発言」となっている。 Geminiは、今年のGoogle I/Oで初めて紹介された。Googleのスンダー・ピチャイCEOは「マルチモーダルでツールとAPIの効率的な統合のためにゼロから構築したモデル」と説明した。 ハサビス氏はインタビューで、Geminiは、大まかに言うと、AlphaGoタイプの深層強化学習によるシステムの長所と大規模言語モデルの機能を組み合わせたものと考えることができると語った。また、「非常に興味深い新たなイノベーションも幾つかある」とも。 同氏によると、Geminiは開発中で、完成にはまだ数カ月かかるという。 ハサビス氏は5月、AIリス
先日、バイオや医療の世界に革命を起こすであろう大成果をDeepMindが発表しました。同社はタンパク質の立体構造をDNA情報から高精度で予測できるAIを完成させ、それを活用することでヒトのプロテオーム（ヒトを構成する全てのタンパク質）を最も完全かつ正確に網羅したデータベースを完成させたのです。言うなれば、バイオ界の長年の謎を紐解く「ロゼッタストーン」を作り出したようなもので、ヒトゲノムの完全解析に成功して以来の飛躍的な進展です。 タンパク質はアミノ酸から作られていて、筋肉などの組織や酵素、抗体など、生物にとって重要な様々な部分を構成しますが、その設計図となるのがDNAです。個々のタンパク質の機能を理解するためには、その構造の解明が欠かせません。しかし、DNA情報からどのような形のタンパク質が作られるのかを理解し、予測するのは非常に難しく、科学者たちにとって長年の課題となっていました。従来の
Google DeepMindから「自己改善型AI」が登場、あらゆる場面でのロボットアームの使い方を勝手に身につけることが可能
GoogleのAI開発チーム・Google DeepMindが、わずか100回のデモンストレーションでさまざまなロボットアームの操作を習得し、自己生成データを用いてさらに能力を洗練させていくことが可能な自己改善型AIエージェント「RoboCat」を発表しました。 RoboCat: A self-improving robotic agent https://www.deepmind.com/blog/robocat-a-self-improving-robotic-agent RoboCatがどのようにしてロボットアームを動かすのかは、以下のムービーを見るとよくわかります。 RoboCat: A self-improving robotic agent - YouTube まず、人間が目標となる完成図を画像で提示して、これを再現するようRoboCatに指示します。ここでは、3本のペグが
Googleの親会社・Alphabet傘下のAI企業であるDeepMindが開発した碑文解読AIにより、断片化していてとても読めない古代ギリシャの碑文を最大72％の精度で復元できたとの論文が発表されました。碑文の内容だけでなく、それが書かれた年代や地域まで高い精度で推測できるAIにより、古代文明への理解が進むと期待されています。 Restoring and attributing ancient texts using deep neural networks | Nature https://www.nature.com/articles/s41586-022-04448-z DeepMind’s new AI model helps decipher, date, and locate ancient inscriptions - The Verge https://www.theve
Google DeepMind
Latest news Discover our latest AI breakthroughs and updates from the lab Responsibility & Safety The ethics of advanced AI assistants The ethics of advanced AI assistants Exploring the promise and risks of a future with more capable AI Research TacticAI: an AI assistant for football tactics As part of our multi-year collaboration with Liverpool FC, we develop a full AI system that can advise coac
世界最強の棋士を打ち負かした囲碁AI「AlphaGo」やタンパク質構造解析アルゴリズム「AlphaFold」を開発したことで知られるAI開発企業のDeepMindが、「まったくルールの異なるゲームにも対応できるAI」を開発したことを発表しました。 Open-Ended Learning Leads to Generally Capable Agents | DeepMind https://deepmind.com/research/publications/open-ended-learning-leads-to-generally-capable-agents Generally capable agents emerge from open-ended play | DeepMind https://deepmind.com/blog/article/generally-capabl
GitHub - google-deepmind/tree: tree is a library for working with nested data structures
You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert
DeepMind、ルールを教えなくても「パックマン」などでハイスコアを出せるAIシステム「MuZero」 米Alphabet傘下のDeepMindは12月23日（現地時間）、ルールを教えなくてもゲームでハイスコアを出せる新しいAIシステム「MuZero」を発表した。 同社はこれまで、「AlphaGo」、「AlphaGo Zero」、「AlphaZero」とAIシステムを進化させてきた。AlphaGoはゲームのルールを習得し、さらに過去の人間による囲碁の膨大な対戦データで学習することで能力を上げる必要があった。AlphaGo Zeroはルールを教えるだけで囲碁に強くなり、AlphaZeroは囲碁だけでなく、将棋とチェスもルールを教えるだけで強くなった。 MuZeroは、AlphaZeroの先読みツリー検索機能と、環境の中で最も重要な側面のみに焦点を当てて学習するモデルを組み合わせることで、人
【シリコンバレー=奥平和行】米グーグルは20日、人工知能（AI）の研究体制を再編すると発表した。2014年に買収し、「アルファ碁」の開発などで知られる英ディープマインドと組織を統合する。対話AI「Chat（チャット）GPT」の登場などでAIをめぐる競争が激しくなるなか、組織を一本化することで開発や実用化を加速する。ディープマインドは10年にデミス・ハサビス最高経営責任者（CEO）らが設立し、グ
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
DeepMind、AIで人間考案のものより優秀なソートアルゴリズムを発見 最大70％高速化
AIで数学の新たな定理発見 英DeepMindと数学者がNatureに共同論文
DeepMindの研究者が「AIが人類を滅ぼす可能性は高い」との論文を発表
DeepMindのAI｢AlphaCode｣が人間のプログラマーと互角になってきた
自動プログラミングAIの「AlphaCode」をDeepMindが発表、競技プログラミングレベルのコード生成が可能
OpenAIやDeepMindのCEOやトップ研究者ら、「AIによる人類絶滅リスク」警鐘声明に署名
Google DeepMindが音楽生成に特化したAIモデル「Lyria」を発表、口ずさむだけでメロディーが生成される
AIが競技プログラミングに挑戦、人間レベルのスコア達成 英DeepMindの「AlphaCode」
Google親会社のAlphabet、AI創薬の新会社設立 DeepMind創業者がCEOに
ChatGPTに強力なライバル：DeepMindのSparrow
DeepMindが作った平凡な性能のAI「Gato」、何がすごいのか
Google、AGIのある未来を目指しGoogle DeepMind立ち上げ
Google DeepMind、LLM採用AIシステム「FunSearch」で数学的難問を解決
Google DeepMindのCEO、ChatGPT競合の次世代モデル「Gemini」を語る
Google DeepMindの新発表はバイオ領域のロゼッタストーンになる | Coral Capital
DeepMindの碑文解読AI「Ithaca」で失われた碑文を72％の精度で復元することに成功
さまざまなゲームを人間のようにプレイ可能なAIをDeepMindが開発、マルチプレイにも対応
DeepMind、ルールを教えなくても「パックマン」などでハイスコアを出せるAIシステム「MuZero」
Google、AIの研究体制を再編 DeepMindと統合 - 日本経済新聞